EL16 LLM NPCs: Gameplay를 구동하는 대화를 디자인하는 방법

모든 Fortnite LLM NPC 게임 플레이 작업에 대 한 제공

플레이어가 가능한 결정으로 시작하면 기술의 소설이 아닙니다. Quest giver, narrator, 동반자, 논평, 문키퍼는 서로 다른 지식, 응답 길이, 권위 및 실패 행동을 요구합니다. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

Google Cloud Live-service game AI 아키텍처는 가이드의이 부분에 대한 기본 증거를 제공합니다. 문서화 된 기능 또는 공공 디자인 컨텍스트를 설정; 그것은 보편적 인 품질, 플레이어 선호, 생산 읽음 또는 Elseland의 보증을 증명하지 않습니다. Google Cloud Live-service 게임 AI 아키텍처를 읽어보세요. 이 기사에서 날짜를 따라 배송 결정에 대한 청구를 재조정하기 전에.

실제 구현은 입력, 출력, 실패 상태 및 승인에 대한 서면 계약으로 시작합니다. 플레이어의 목표, 허용된 주제, 읽기 가능한 세계 변수, 허용된 출력, 금지된 행동 및 fallback 라인 이름을 지정하는 문자 계약 작성. 관련 AI 팀원들은 워크플로우에 두 번째 Elseland 관점을 제공하므로, 이 페이지가 고립 된 대답으로 치료하지 않고 구체적인 생산 또는 템플릿을 이동할 수 있습니다.

주요 실패 모드는 언젠가 될 수 있습니다: 백섹터에서만 건설 한 사람은 목표, 피임약 규칙을 지연시키는 참여 대화를 일으킬 수 있습니다, 또는 앞으로 경험을 이동할 수 없습니다. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 생성하거나 어떤 결과를 통합하기 전에 예상 문자를 정의합니다.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

권위 있는 세계 국가들의 지상 대화

이 유용한 질문은 기능이 데모에서 인상적 인지 여부는 아니지만 팀이 생산에서 제어 할 수 있는지 여부. 실행 시간 프롬프트는 플레이어 통계, 임무 상태, 위치, 또는 최근 이벤트를 포함 할 수 있지만, 게임은 그 값에 대한 진실의 소스를 유지해야합니다. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

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전체 게임이나 콘텐츠 라이브러리를 통해 워크플로를 확장하기 전에 한 개의 좁은 수직 슬라이딩을 구축하십시오. 작은, 유형 스냅 샷을 문자로 노출하고 전체 세계 역사를 전송 대신 현재 결정을 위해 필요한 변수 만 새로 고침. 재생 가능한 상호 작용에서 지상에 놓인 권고를 지키기 위하여, AI 게임 플랫폼 수집은 독자가 현재 예가 목표, 국가 변화, 의견 및 정체되는 데모에서 아이디어를 혼자 배양하는 대신 회복하는 방법을 비교합니다.

주요 실패 모드는 언바운드 또는 stale 컨텍스트가 문자가 숨겨진 정보를 공개 할 수 있습니다, HUD를 피하거나, 서버 상태가하지 않았다 때 이벤트가 발생했을 때 행동. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 생성하거나 어떤 결과를 통합하기 전에 예상된 구절 통합 결과를 정의하십시오.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

턴 LLM 응답 Into 유효 게임 플레이 출력

공적 예제를 기능 경계의 증거로 치료, 다음 게임 디자인 요구 사항에 경계를 번역. Structured output은 Verse 코드가 행동하기 전에 유효성을 검증할 수 있는 임무 상태, 관계 변화, clue 또는 이벤트 요청으로 대화를 지도 할 수 있습니다. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

Fortnite Developer Rules는 가이드의이 부분에 대한 기본 증거를 제공합니다. 문서화 된 기능 또는 공공 디자인 컨텍스트를 설정; 그것은 보편적 인 품질, 플레이어 선호, 생산 읽음 또는 Elseland의 보증을 증명하지 않습니다. Fortnite 개발자 규칙을 읽어보세요. 이 기사에서 날짜된 노트와 함께 배송 결정에 대한 청구를 재개합니다.

검토 게이트 관찰 가능: 다른 개발자는 저장된 빌드 및 소스 레코드에서 결과를 재현 할 수 있어야합니다. 수당 스키마, 범위 체크, 서버-authoritative 조건 및 보상, 액세스, 전투 또는 진행을 변경할 수있는 모든 응답에 대한 명시적 거부 행동을 사용합니다. 관련 AI 게임 컬렉션은 워크플로우의 두 번째 Elseland 관점을 제공합니다. 따라서 팀은 현재 주제에서 콘크리트 생산 또는 고립 된 답변으로이 페이지를 치료하지 않고 컨텍스트로 이동할 수 있습니다.

주요 실패 모드는 수중에 쉽게: 직접적인 귀중한 게임 상태를 통제하는 자연적인 언어 산출을 하자는 것은 대화 자체가 안전할 때, 신속하고, 경제 및 진행 악용을 창조합니다. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 예상된 플레이어 기관의 결과물을 생성하거나 통합하기 전에.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

음성 대기 시간 및 모델 실패 주위에 디자인

플레이어가 가능한 결정으로 시작하면 기술의 소설이 아닙니다. 실시간 음성은 오디오 처리, 모델 응답 및 음성 합성을 통해 이동하므로 침묵과 지연은 상호 작용의 눈에 띄는 부분이됩니다. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

이 섹션의 소스 레코드는 기사의 증거 목록에 포함되어 있습니다. 문서화 된 행동 또는 공공 디자인 컨텍스트를 설정하려면 프로젝트 별 성능, 플레이어 선호, 권리 및 실제적인 artifact에 묶여있는 결론을 유지하고 검토 아래 빌드.

실제 구현은 입력, 출력, 실패 상태 및 승인에 대한 서면 계약으로 시작합니다. 청취 지표, 짧은 응답 예산, 캔셀블턴, 승인, 재량 제한 및 임무를 보존하는 비 유전 경로. 관련 라이브 생성 된 AI 플레이어 체크리스트는 워크플로우에 두 번째 Elseland 관점을 제공합니다. 따라서 팀은 현재 주제에서 콘크리트 생산으로 이동하거나이 페이지를 격리 한 답변으로 치료하지 않고 상황에 맞게 동작 할 수 있습니다.

주요 실패 형태는 understate에 쉽습니다: fallback 없이, 네트워크 또는 수용량 문제는 필요한 대화에 선수를 덫을 놓고 진도 차단제로 선택적인 신을 돌릴 수 있습니다. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 예상된 안전과 사기 결과를 생성하거나 어떤 결과를 통합하기 전에 정의하십시오.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

Align Persona, 음성 및 안전 규칙

이 유용한 질문은 기능이 데모에서 인상적 인지 여부는 아니지만 팀이 생산에서 제어 할 수 있는지 여부. 문자의 프롬프트, 선택된 음성, 시각적인 정체성, 플레이어의 관계는 한 개의 coherent 및 정책 - 컴플라이언트 디자인을 형성해야 합니다. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

이 섹션의 소스 레코드는 기사의 증거 목록에 포함되어 있습니다. 문서화 된 행동 또는 공공 디자인 컨텍스트를 설정하려면 프로젝트 별 성능, 플레이어 선호, 권리 및 실제적인 artifact에 묶여있는 결론을 유지하고 검토 아래 빌드.

전체 게임이나 콘텐츠 라이브러리를 통해 워크플로를 확장하기 전에 한 개의 좁은 수직 슬라이딩을 구축하십시오. 현재 규칙 1.22 요구 사항, 테스트 adversarial 플레이어 입력, 금지 된 의료, 친밀, 임의, 또는 안전 바이패스 역할로 편심에서 사람을 방지. 단축 비교 루프를 위해, 미니 게임 플랫폼은 패싱, 입력 명확성, 접근성, 재시작 행동 및 플레이어 피드백이 직접 검사 될 수 있는 컴팩트한 세션을 제공합니다.

주요 실패 모드는 수중에 쉽게: 안전한 기본 프롬프트는 실행 상태, 제작자 - 쓰기 업데이트 또는 팀 테스트 만 친절한 대화를 테스트하면 지속적인 플레이어 압력에 의해 중단 될 수 있습니다. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 생성하거나 어떤 결과를 통합하기 전에 예상 문자를 정의합니다.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

Game System으로 대화를 재생

공적 예제를 기능 경계의 증거로 치료, 다음 게임 디자인 요구 사항에 경계를 번역. 대화 품질은 플레이어가 말할 때 알고 있는지, 변경 사항을 이해, 반복하거나 정보를 건너 뛰고, 모델이 잘못을 견딜 수 후 복구. 이 framing은 출시 주간 흥분 페이드 후 유용한 섹션을 유지하므로 독자는 나중에 모델, 엔진 버전, 브라우저 또는 플랫폼 규칙과 같은 결정을 평가 할 수 있기 때문입니다.

이 섹션의 소스 레코드는 기사의 증거 목록에 포함되어 있습니다. 문서화 된 행동 또는 공공 디자인 컨텍스트를 설정하려면 프로젝트 별 성능, 플레이어 선호, 권리 및 실제적인 artifact에 묶여있는 결론을 유지하고 검토 아래 빌드.

검토 게이트 관찰 가능: 다른 개발자는 저장된 빌드 및 소스 레코드에서 결과를 재현 할 수 있어야합니다. 다른 악센트, 노이즈 입력, 중단, 불확실한 질문, 반복된 요구 및 구조화된 결과를 조작하는 시도와 더불어 스크립팅하고 unscripted 시험을 실행하십시오. 관련 AI 게임 컬렉션은 워크플로우의 두 번째 Elseland 관점을 제공합니다. 따라서 팀은 현재 주제에서 콘크리트 생산 또는 고립 된 답변으로이 페이지를 치료하지 않고 컨텍스트로 이동할 수 있습니다.

주요 실패 모드는 종결하기 쉽습니다 : 실시간 재생 가능한 세션에서만 나타나는 전담 문제, UI, 음성 턴 테이크, 접근성 및 세계 상태 문제를 검토하는 성적 증명서. 테스트 전에 예상 결과를 기록, 실제로 일어난 일을 캡처, 그리고 틈이 허용 여부 결정, 해결, 또는 큰 충분히 접근을 거부. 그 기록없이 광택 출력은 데모입니다. 재현 가능한 결정으로 검토 된 출력은 생산 증거가 될 수 있습니다.

• 생성하거나 어떤 결과를 통합하기 전에 예상된 구절 통합 결과를 정의하십시오.
• 정확한 입력, 버전, 설정, 출력 및 결정을 내립니다.
• 1개의 정상적인 케이스, 1개의 경계표 및 1개의 deliberate 실패 케이스를 시험하십시오.
• 도구 또는 플랫폼 업데이트 후 개정, 승인 및 재 검사에 대한 이름을 지정합니다.

Fortnite LLM NPC 대화 디자인에 대한 생산 결정 프레임 워크

유용한 첫 번째 초안은 팀을 이루어 경계 결정을 내릴 수 있도록해야합니다. Fortnite LLM NPC 대화 디자인을 위해, 기술 또는 디자인 본이 프로젝트가 믿을 수 있는 통합할 수 있는 무슨에서 생성할 수 있는지 분리하는 것을 의미하는, 선수가 이해할 수 있는 무슨, 그리고 방출 과정이 방어할 수 있는 무슨을. 이러한 질문을 섞어 false 신뢰를 만듭니다. 시각적으로 강한 결과가 여전히 성능, 안전, 접근성, 유지 보수 검토가 실패할 수 있습니다.

동일한 artifact 또는 build에 대한 각 차원을 점수. 해당 지역별 전문가를 대상으로 한 결과가 벤치마크를 호출하지 않는 업체의 광택 쇼케이스를 비교하지 마십시오. 직접 테스트가 사용할 수 없는 경우, 문서 기반 분석, 불확실성을 유지하고 관찰을 통해 인스테이션을 대체하기 위해 필요한 가장 작은 실험을 정의합니다.

아래 표는 deliberately 도구 중립입니다. 모델, 엔진, API, 또는 플랫폼 변경 후 재사용 할 수 있습니다. 패스는 모든 4 행에 증거를 요구합니다; 한 줄에 있는 힘은 다른 것에 있는 방출 차단 실패를 위해 보상하지 않아야 합니다.

Fortnite LLM NPC 대화 디자인을 위한 분야 검증 검사 명부

첫 번째 백리스 결과와 스케일링 전에이 체크리스트를 실행하십시오. 후보 개정에 따라 미끄러운 지선을 유지하십시오. 기본 설정은 실제로 의도한 차원을 개선하거나 단순히 문제가 어딘가에 덜 눈에 띄는지 여부를 나타냅니다.

가능한 한 실제 배송 환경을 사용하십시오. 브라우저, 모바일, 엔진 편집기, 상점 앞, 로컬 인스펜션 조건은 다른 제약을 노출. 장치, 브라우저 또는 엔진 버전, 네트워크 상태, 콘텐츠 버전 및 검토자에 기록하여 나중에 편집기는 메모리에 의존하는 대신 관측을 재현 할 수 있습니다.

4개의 상태 중 하나와 함께 검토를 종료하십시오: 통행, 조건 통행, 개정, 또는 거부. 조건 통행은 경계표, 소유자 및 검토를위한 방아쇠를 요구합니다. “좋아요”는 증거에 대해 아무것도하지 않았기 때문에 공개 상태가 아니며, 사용 또는 알려진 제한이 없습니다.

• 현재 공식 소스 및 액세스 날짜에 대한 문서의 문서 기능을 확인합니다.
• 가장 작은 완벽한 플레이어 루프를 테스트, 격리 된 자산 또는 대화 응답 만.
• 경험에 영향을 미치는 성능, 선명도, 안전 및 회복 행동을 캡처하십시오.
• 규칙을 설명하고 다음 작업을 식별 할 수있는 기능을 구축하지 않은 검토자에 문의하십시오.
• 닻 텍스트 링크, 소스 attributions, disclosures, 및 게시하기 전에 권한 레코드를 검증합니다.
• 허용 된 artifact 및 그 원인을 보존하십시오. 재료 업데이트 후 영향을받는 체크를 반복하십시오.

Evidence, Limits 및 Fortnite LLM NPC 대화 디자인에 관한 편집 위치

이 가이드는 문서 기반 편집 분석이며, Elseland가 모든 이름 제품 또는 게임의 제어 벤치 마크를 수행했다고 주장하지 않습니다. 공식 소스는 공공 기능, 규칙, 릴리스 타이밍 및 디자인 컨텍스트를 설치합니다. 그들은 보편적인 성과, 법적인 정리, 상업적인 성공, 또는 경험 각 선수가 있을 것입니다.

Named 게임은 공공 사례 연구로 사용됩니다. 이 문서는 개인 설계 데이터에 대한 의존하지 않습니다, 개발자와 제휴, 또는 내부 미터의 지식. 분석이 해석에 문서화 된 사실에서 이동할 때, 단어는 조건부 유지하고 인페리드의 디자인 원칙을 식별해야합니다.

출판 전에, 편집기는 다시 열리게 시간 감지 소스, 스크린 샷은 여전히 참조 된 페이지의 영어 버전과 필요한 절대 날짜를 업데이트해야합니다. 가장 강력한 결론은 실제로 실용적이고 경계가 있습니다. 그것의 가정이 프로젝트와 일치할 때 접근 방식을 사용하며 실제 상황에 테스트하고 결정을 다시 볼 수있는 충분한 증거를 유지합니다.